基于时空混合图卷积网络的机器人定位误差预测及补偿方法

摘要：

工业机器人作为智能制造的重要载体,在大范围复杂任务中具有巨大潜力.但是,定位精度低且难以控制的问题阻碍了机器人在高精度任务的进一步推广.为了提升机器人作业精度,该文提出一种基于时空混合图卷积网络的机器人定位误差预测及补偿方法.首先通过设计图关系编码模块、时空混合特征解码模块,构建基于图卷积网络的机器人位姿误差预测模型;然后,针对传统迭代补偿方法中机器人逆解次数多导致效率低的问题,该文将定位误差补偿问题转化为优化问题,并利用遗传算法同时对位置和姿态进行误差补偿;最后,通过拉丁超立方抽样方法获得训练集,实现机器人定位误差预测模型的训练,并通过实验验证了定位误差预测的准确性以及补偿的效果.

关键词：工业机器人、定位误差预测、时空混合图卷积网络、机器人误差补偿

所属期刊栏目：44

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：广东省基础与应用基础研究基金;广东省重点领域研发计划;广州市重点研发计划;广东省科学院建设国内一流研究机构行动专项

在线出版日期：2022-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1539-1547